新「上帝之手」MiroFish,干爆 Polymarket,其实只是个壳?|附全面实测

这段时间以来,Polymarket 可以说是各种「神人」的俱乐部
很多人可能没听说过这个平台,或者在某些社区里瞄到过这个名字,但完全不知道它是干嘛的。有人以为它是金融市场,有人以为它是博彩平台,甚至有人当笑话看。
这玩意儿太抽象了。
Polymarket,简单来说,就是一个「把观点变成可交易价格」的预测市场。它跟传统资讯网站不一样,也不完全等于博彩。它更像一个围绕「未来事件会不会发生」建立的交易所,「预测未来」就是它最大的卖点。
核心机制很简单。
比如一个市场的问题是「某人会不会赢得选举」,你可以买 Yes 或 No。份额价格在 0 到 1 美元之间波动,如果 Yes 现在报价 0.37 美元,通常就代表市场大致认为这件事有 37% 的概率发生。
就这么说吧,你甚至能在 Polymarket 上看到大家在交易「美军进入伊朗的方式是?」
选项只有俩:是 or 否,交易量能干到 1 个亿 RMB。
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背后的创始人 Shayne Coplan 更抽象,前两年直接被 FBI 敲门送温暖了 😅
当然,重点不在 Polymarket 有多抽象。
重点在于:当 AI 来了之后,各路高德大能开始在这上面整活了。
到底有多整活呢?
全网都在疯传一名中国学生使用 Anthropic 的 AI,把 1000 美元变成了 150 万美元。
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再比如,这里面有一个最炸裂的应用。一个国内开源的 Agent 项目,正在「干碎」 Polymarket。
X 上到处都是各种传奇故事:有人已经用它赚了超过 140 万美元,有人短期内迅速赚了几万美元。这个项目在国内曝光的比较少,但在海外各个社区已经成了现象级项目。
这个项目叫:MiroFish
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MiroFish 是一个开源的多智能体项目。
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你可以这样理解它的做法:它先把你给的材料变成一个「数字世界」,再放进大量有记忆、有设定、有行为逻辑的智能体,让它们自己互动、演化,最后产出预测报告。
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项目官方给自己的定义是「群体智能引擎」,目标是「预测万物」。Slogan 写的是:简洁通用的群体智能引擎,预测万物。
听起来,很像「世界模型」的概念。
背后创始人是国内一名大四学生 BaiFu ( 郭航江 ),前几天公开拿到了盛大 3000 万投资,大家都在聊这件事 🐮
GitHub 项目链接:
https://github.com/666ghj/MiroFish
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那大家到底是怎么用它写「赚钱故事」的?
举几个例子。
有人用三年的 NBA 数据训练了一个「群体智能模型」,拿去在 Polymarket 上交易,最终赚到了 149 万美元。
他用 MiroFish 模拟了成千上万个 AI 智能体,喂入连续三个赛季的球员数据、球队状态、交锋历史、伤病概率、赔率资金流向。
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还有个兄弟用 OpenClaw 复刻了 MiroFish 的交易路径,三天赚了 3.7 万美元。他分享的这段经历挺「传奇」的,大家看个乐呵:
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看到这里,你心里肯定有一个大大的疑问。
卧槽,这也太牛逼了吧。这项目真有这么强?盛大投了 3000 万,GitHub 上 Stars 这么高,应该没问题吧?
所以我就去实际完完整整地部署了一下。
我看了一圈,全网几乎没有人真正跑过这个项目。所以这算是一手资料了 😤
我不直接说真假,不做这种判断,但我把完整的流程都放给你看,你自己去判断。
先说结论。
它给我的感觉,更像是一个工程化的固定框架。在这个框架下面,确实有一些比较有想象力的创新。但整个工作流比较死板,套壳的成分会大一点。
这话不完全是贬义。当年 Manus 也被广泛认为套壳,但它确实打开了一个完全不同的品类。所以我对 MiroFish 的定义是:一个有想象力的壳。
安装这个项目,我建议用 Claude Code。因为它涉及很多细节的东西,特别容易报错,跟网络环境也有关系。但用 Claude Code 的话,几乎所有问题都能解决。
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它需要两个 API。第一个是大模型 API,我用的是淘宝上买的 Gemini 次卡。
第二个是 Zep Cloud 的 API,地址在这里:
Zep – Context Engineering for AI Applications
免费额度就能跑几次简单案例了。
我一共跑了两个案例。一个社会娱乐方向:贾乃亮举报模仿博主的舆论效应。一个故事预测方向:全职猎人的结局预测。
先说贾乃亮这个。
它的主页长下面这样。整个工作流分成五步,什么种子、图谱、模拟、动态更新时序,词汇确实复杂。但你实际操作的时候很简单,上传一个「现实种子」 ( 就是你的研究资料 ),然后用自然语言写提示词就行了
比如我贴了一份关于贾乃亮举报模仿博主事件的综合调研,提示词写的是「贾乃亮举报模仿他的博主会引发什么样的网络效应」。
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之后基本就不用管了。
它会先用 AI 分析整个文档,生成一个本体结构。
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然后从文档里提取出很多关键词。 
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接着在左侧建立一个知识图谱,网状的关系图。里面一共有 18 个实体节点,37 条关系边。 
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下面是它比较有特色的部分。它会生成 Agent 人设,从关系图谱里挑出它认为有价值的节点,给每个节点单独设一个 Agent。
比如新浪财经、搜狐,都会被设成独立的 Agent 参与后续的工作流。
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然后进入「双平台模拟配置」。让 AI 根据需求和资料做模拟测试,类似于玩「文明」那种感觉。你可以设置模拟多少轮,每轮虚拟时间 60 分钟,现实中会短很多。
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它会给出比较透明的算法配置,比如在广场和话题两个平台中的各种权重,还有 AI 配置,什么时间段该符合什么规律。 
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环境搭好后就可以开跑了。最高能到 72 轮,但只想体验一下的话 10 到 40 轮就够了,token 消耗非常大。我设的 25 轮。 
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之后它开始了「双世界并行模拟」(这什么雷霆用词 😅)。
简单说就是分广场和社区两条线,左右两侧各放一堆 Agent。 
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这些 Agent 会自己发声、互相交流,模拟每个真实角色在社会环境中的反应。
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25 轮跑完,所有 Agent 都发过声了,就开始做报告。
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报告的工作流里有几个有意思的节点。比如它会先提取整个记忆流程中的关键事实。
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然后会对所有 Agent 一个一个地采访,这点确实挺有意思。
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但你仔细看这个工作流就会发现,最后还是落到调用 AI 大模型去生成内容。跟直接用 Chatbot 聊没有本质区别,顶多上下文不太一样。
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过程中它还会给出各方的关系链,研究确实挺细的 😂
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核心实体:
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综合以上所有上下文之后,它给出了一份完整的报告。
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我仔细看了看这份报告,说说真实感受。
优点有。结构清晰,角度覆盖也全,KOL、平台治理、媒体传播这些角度都涵盖了。里面模拟了很多 Agent 角色的发言,这是 MiroFish 多智能体模拟的核心机制,确实能体现出来。
但问题也很明显。
整体内容很空洞,基本没什么预测,都是一些你不用跑模拟也能想到的常识性东西,说的都很泛。那些模拟的智能体发言,说白了就像 AI 在自说自话。没有数据,没有数据报告,没有任何数据支撑,还是定性描述。
而且从工作流拆解来看,最后落点还是调用 AI 直接生成。模型目前的能力大家也清楚,远远到不了「预测」的程度。
前面说过,它整体框架比较僵硬。但光看社会娱乐这种场景,你可能感受不到,因为它本身就是做社会模拟的,场景契合度高。
下面我们用一个别好玩的案例来测试。让它分析全职猎人的真正结局 😏 这也是我的群友给到的灵感: 
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你可能会说,这个场景它搞砸了,是不是说明它本来就不该干这事?
不是。它的开源项目里有两个 demo,其中一个就是预测红楼梦的结局。所以故事推演这种事,本来就是它想做的。
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先说下我给它的材料。我用 AI 做了一份 3000 到 5000 字的全职猎人故事链条报告作为「现实种子」。整本漫画那种量级的 PDF 内容,我这电脑肯定跑不动,我相信也没几个人能跑。
上传之后你会发现,这回关系图谱已经相当复杂了。这也算是它的优点,对故事逻辑的分析和掌控,确实做得不错。
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这次模拟里,它一共设了 49 个 Agent,每个角色都有人设。
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但下面这张图就暴露问题了。
它沿用的还是广场和社区两个平台。AI 配置跟贾乃亮事件的那套几乎完全一样。比如,「时间配置符合中国人作息习惯」。
你让它预测动漫结局,跟中国人几点起床几点睡觉有什么关系?😅
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双平台模拟过程中,49 个 Agent,40 轮。
40 轮已经非常吃力了。
整个关系图谱的构建确实变得非常复杂、非常壮观,看起来很牛逼。这种知识图谱的构建对 AI 来说比较困难,它背后需要一套很强的提示词工程。这确实是 MiroFish 的真正优势。
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然后走到报告这一步,中间卡住了。它把我从淘宝上买的 Gemini API 周卡全部用光了 😰
没敢让它接我自己的 token 额度账户,怕直接把我干负债了。所以一直用次卡,但次卡已经被它全部吞了。
第二天我又买了一张周卡续上,才做出这份报告。这篇文章我写了两天,40 轮模拟大概花了 6 个小时。
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然后我仔细看了看这份「未来预测报告」。跟我一开始想的完全不一样。非常拉胯。
它完全没有预测任何结局。全职猎人结局的模拟推演,几乎得不到任何有效结果。它只是在叙述所有人围绕全职猎人结局的一种「态度模拟」,然后复盘事件,总结共识。
但它完全没有做任何预测。
一个叫「预测万物」的项目,跑了 6 个小时、烧了两张 API 卡,最后告诉你「大家对结局的态度是这样的」……
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最后你还可以跟它互动,围绕报告提问。里面给了一堆复杂名词:深度归因、全景追踪、虚拟访谈。整个项目很爱用这种让人摸不着头脑的词 😂
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现在总结下。
MiroFish 到底是真的强,还是一个包装精美的壳?
我的判断:它是一个有想象力的壳。
框架固定,场景切换时配置几乎不变。你用它跑社会舆论和跑动漫结局,底层配置居然差不多一样。最后还是落到调用大模型生成内容,跟你直接去问 ChatGPT,本质上没什么差别,顶多获得了一些经过多智能体碰撞后的上下文(叠甲,这可能是我的操作问题,但我认为我的操作问题不大 😊)。
但它确实有可取之处。
知识图谱的构建能力、Agent 人设系统、群体模拟的整体思路,这些都有想象力。49 个 Agent 在 40 轮里碰撞出来的那张关系网,确实壮观。背后的提示词工程,也需要功底,20 岁国人大学生做出来的,确实牛逼。
只是,「预测万物」这个 Slogan 吹得太大了。
它目前更像一个多智能体模拟的工程展示,一个概念验证。至于那些在 Polymarket 上赚了上百万美元的传说,到底有多少是 MiroFish 本身的能力,有多少是市场时机、套利策略和信息差的功劳,这个各位自己判断。
当年 Manus 也是这样。一出来全网先说「上帝之手」,用完都说套壳,但回头看,它确实撕开了一个口子,让所有人意识到 AI Agent 可以这么玩。
MiroFish 走的可能也是这条路。
它今天预测不了全职猎人的结局,预测不了贾乃亮事件的走向。但「让一群 AI 在虚拟世界里吵架、碰撞、演化,然后给你一个答案」这个想法本身,是有未来的。
只是这个未来,现在还没到。

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